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Enregistrement W4409360507 · doi:10.1158/1055-9965.epi-24-1440

Causal Effects of Breast Cancer Risk Factors across Hormone Receptor Breast Cancer Subtypes: A Two-Sample Mendelian Randomization Study

2025· article· en· W4409360507 sur OpenAlexfundno aff
Renée M.G. Verdiesen, Mehrnoosh Shokouhi, Stephen Burgess, Sander Canisius, Jenny Chang‐Claude, Stig E. Bojesen, Marjanka K. Schmidt

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Cancer InstituteSeventh Framework ProgrammeKWF KankerbestrijdingMinisterie van Volksgezondheid, Welzijn en SportCanadian Institutes of Health ResearchGray FoundationHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversity of CambridgeCancer Research UKGovernment of CanadaMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - QuébecWellcome TrustSusan G. KomenGenome CanadaFondation du cancer du sein du QuébecNational Institutes of HealthOvarian Cancer Research FundEuropean CommissionBreast Cancer Research FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésMendelian randomizationBreast cancerOncologyMedicineInternal medicineBody mass indexRisk factorMenarcheCancerBiologyGenotypeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unclear if established breast cancer risk factors exert similar causal effects across hormone receptor breast cancer subtypes. We estimated and compared causal estimates of height, body mass index (BMI), type 2 diabetes, age at menarche, age at menopause, breast density, alcohol consumption, regular smoking, and physical activity across these subtypes. METHODS: We used a two-sample Mendelian randomization approach and selected genetic instrumental variables from large-scale genome-wide association studies. Publicly available summary-level Breast Cancer Association Consortium data (n = 247,173; 133,384 cases, 113,789 controls) for the following subtypes were included: luminal A-like (45,253 cases), luminal B-/HER2-negative-like (6,350 cases), luminal B-like (6,427 cases), HER2-enriched (2,884 cases), and triple-negative (8,602 cases). We employed multiple Mendelian randomization methods to evaluate the strength of causal evidence for each risk factor-subtype association. RESULTS: Collectively, our analyses indicated that increased height and decreased BMI are probable causal risk factors for all five subtypes. For the other risk factors, the strength of evidence for causal effects differed across subtypes. Heterogeneity in the magnitude of causal effect estimates for age at menopause and breast density was explained by null findings for triple-negative tumors. Regular smoking was the sole risk factor for which there was no evidence of a causal effect on any subtype. CONCLUSIONS: This study suggests that established breast cancer risk factors differ across hormone receptor subtypes. IMPACT: Our results are valuable for the development of primary prevention strategies, improvement of breast cancer risk stratification in the general population, and identification of novel breast cancer risk factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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